(57)【要約】      （修正有）【課題】心理状態の検出結果の精度の低下を抑制すること。【解決手段】検出装置１０は、発話者の音声データを取得する。検出装置１０は、取得された音声データから、音声の基本周波数、音声の高域周波数成分を示すスペクトルについての平坦性を評価可能な指標を算出する。検出装置１０は、各種パラメータを用いた「声帯の２質量モデル」を用いて、音声の基本周波数、および、指標の組を算出する。検出装置１０は、特徴量組のうち、特徴量の差分が最小となる場合の特徴量の組について、特徴量の組を算出したときに用いられたパラメータの値を決定する。検出装置１０は、決定されたパラメータを用いて発話者の心理状態を検出する。【選択図】図１
2013183755.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声を発した人物の音声データを取得する取得部と、
前記取得部により取得された音声データから第一の特徴量を算出する第一の算出部と、
所定のパラメータを用いた声帯振動のモデルから第二の特徴量を算出する第二の算出部と、
前記第二の算出部により算出された第二の特徴量のうち、前記第一の算出部により算出された第一の特徴量との差分が最小となる場合の前記第二の特徴量について、該第二の特徴量を算出したときに用いられたパラメータを決定する決定部と、
前記決定部により決定されたパラメータを用いて前記人物の心理状態を検出する検出部と、
を有することを特徴とする検出装置。
【請求項２】
前記第二の算出部は、バネ定数のパラメータを用いた前記声帯振動のモデルから前記第二の特徴量を算出し、
前記決定部は、前記バネ定数のパラメータを決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の検出装置。
【請求項３】
前記第二の算出部は、バネ定数のパラメータおよび声門下圧のパラメータを用いた前記声帯振動のモデルから前記第二の特徴量を算出し、
前記決定部は、前記バネ定数のパラメータおよび前記声門下圧のパラメータを決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の検出装置。
【請求項４】
コンピュータに、
音声を発した人物の音声データを取得し、
取得された音声データから第一の特徴量を算出し、
所定のパラメータを用いた声帯振動のモデルから第二の特徴量を算出し、
算出された前記第二の特徴量のうち、算出された前記第一の特徴量との差分が最小となる場合の前記第二の特徴量について、該第二の特徴量を算出したときに用いられたパラメータを決定し、
決定された前記パラメータを用いて前記人物の心理状態を検出する、
各処理を実行させることを特徴とする検出プログラム。
【請求項５】
コンピュータが、
音声を発した人物の音声データを取得し、
取得された音声データから第一の特徴量を算出し、
所定のパラメータを用いた声帯振動のモデルから第二の特徴量を算出し、
算出された前記第二の特徴量のうち、算出された前記第一の特徴量との差分が最小となる場合の前記第二の特徴量について、該第二の特徴量を算出したときに用いられたパラメータを決定し、
決定された前記パラメータを用いて前記人物の心理状態を検出する、
各処理を実行することを特徴とする検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検出装置、検出プログラムおよび検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、音声データを分析して発話者の感情等の状態を検出する技術が知られている。例えば、音声信号に基づいて、その強度、速度、テンポ、強度変化パターンの抑揚等を検出し、それぞれの変化量から、悲しみや怒り、喜び等の感情状態を生成する方法が知られている（例えば、特許文献１）。また、音声信号をローパスフィルタ処理して、音声信号の強度やピッチ等の特徴を抽出することにより、感情を検出する方法が知られている（例えば、特許文献２）。さらに、音声情報から音韻スペクトルに係る特徴量を抽出し、予め備えた状態判断テーブルに基づいて感情状態を判断する方法が知られている（例えば、特許文献３）。さらに加えて、音声信号の振幅包絡についての周期的変動を抽出し、話者が力んだ状態で発生したか否かを判定して、話者の怒りや苛立ちを検出する装置が知られている（例えば、特許文献４）。他には、音声の高さと大きさとに関連する、音声の基本周波数、および、音声の高域周波数成分を示すスペクトルについての平坦性を評価可能な指標が用いられて、心理状態が検出される技術がある（特許文献５）。
【０００３】
また、ストレス状態（リファレンス）と音声などの生体情報との対応付けを行い、生体情報からストレス状態を推定する技術がある。例えば、ストレスセンサを使用するときに、同時に顔画像データや音声データ等の人体情報を取得し、ストレス状態と人体情報との相関について学習し、ストレスセンサを使用しない場合には、人体情報のみからストレス状態を推定する技術がある（例えば、特許文献６）。また、被験者の音声信号に基づいた感情と、被験者の生体情報とを対応付けてＤＢ（Data  Base）に登録しておき、被験者の生体情報を計測し、計測結果と対応付けられた感情をＤＢから検索し、検索の結果得られた感情を推定結果として出力する技術もある（例えば、特許文献７）。さらに、ストレス状態を推定する技術として、次のような技術がある。すなわち、かかる技術では、まず、学習音声に基づき予め被験者のストレス状態での音声特徴量ベクトルの出現確率、および非ストレス状態での音声特徴量ベクトルの出現確率を音声特徴量ベクトルに対応付けた符号帳を作成する。そして、検査時に、被験者の入力音声から音声特徴量を抽出し、抽出した音声特徴量に基づいて符号帳の対応する音声特徴量ベクトルを判定する。続いて、判定した音声特徴量ベクトルに対応するストレス状態での音声特徴量ベクトルの出現確率と、非ストレス状態での音声特徴量ベクトルの出現確率からストレス状態尤度および非ストレス状態尤度を算出する。その後、算出したこれらの尤度情報を一定期間蓄積し、蓄積されたストレス状態尤度および非ストレス状態尤度に基づいて話者がストレス状態にあったか否かを推定し、推定したストレス状態に対応したストレス緩和音を出力する（例えば、特許文献８）。ここで、音声は、声帯の振動が声道を伝わって口から放射される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−０９１４８２号公報
【特許文献２】特開２００３−０９９０８４号公報
【特許文献３】特開２００５−３５２１５４号公報
【特許文献４】特開２００９−００３１６２号公報
【特許文献５】特開２０１１−２４２７５５号公報
【特許文献６】特開２０１１−１６７３２３号公報
【特許文献７】特開２０１０−１６７０１４号公報
【特許文献８】特開２００７−０００３６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記の従来の技術では、心理状態の検出結果の精度が低いという問題がある。例えば、上記の従来の技術では、心理状態を検出する際に用いられる特徴量は、心理状態との関係が弱い声道の影響を受けている。そのため、心理状態との関係が弱い声道の影響を受けた特徴量を用いて心理状態を検出する場合には、心理状態の検出における精度が低くなってしまうという問題がある。
【０００６】
開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、心理状態の検出結果の精度の低下を抑制することができる検出装置、検出プログラムおよび検出方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本願の開示する検出装置は、取得部と、第一の算出部と、第二の算出部と、決定部と、検出部とを有する。取得部は、音声を発した人物の音声データを取得する。第一の算出部は、取得部により取得された音声データから第一の特徴量を算出する。第二の算出部は、所定のパラメータを用いた声帯振動のモデルから第二の特徴量を算出する。決定部は、第二の算出部により算出された第二の特徴量のうち、第一の算出部により算出された第一の特徴量との差分が最小となる場合の第二の特徴量について、第二の特徴量を算出したときに用いられたパラメータを決定する。検出部は、決定部により決定されたパラメータを用いて人物の心理状態を検出する。
【発明の効果】
【０００８】
本願の開示する検出装置の一つの態様によれば、心理状態の検出結果の精度の低下を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施例に係る検出装置の機能構成の一例を示す図である。
【図２Ａ】図２Ａは、声帯の２質量モデルの一例を示す図である。
【図２Ｂ】図２Ｂは、声帯の２質量モデルの一例を示す図である。
【図３】図３は、実施例に係る検出装置が実行する処理の一例として、音声１フレーム分の処理を説明するための図である。
【図４Ａ】図４Ａは、時系列に沿って、第一の算出部により算出された特徴量Ｆ０の一例を示した図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、時系列に沿って、決定部により特定された特徴量Ｆ０´の一例を示した図である。
【図５Ａ】図５Ａは、時系列に沿って、第一の算出部により算出された特徴量ＳＦＭ（Spectral  Flatness  Measure）の一例を示した図である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、時系列に沿って、決定部により特定された特徴量ＳＦＭ´の一例を示した図である。
【図６】図６は、従来の技術による心理状態の検出結果と、実施例に係る検出装置による心理状態の検出結果との一例を示す図である。
【図７】図７は、実施例に係る検出処理の手順を示すフローチャートである。
【図８】図８は、従来の技術による心理状態の検出結果と、実施例および実施例の変形例に係る各検出装置による心理状態の検出結果との一例を示す図である。
【図９】図９は、検出プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本願の開示する検出装置、検出プログラムおよび検出方法の各実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施例は開示の技術を限定するものではない。また、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【実施例】
【００１１】
実施例に係る検出装置について説明する。図１は、実施例に係る検出装置の機能構成の一例を示す図である。
【００１２】
［検出装置の機能構成］
図１に示すように、検出装置１０は、入力部１１と、出力部１２と、通信部１３と、記憶部１４と、制御部１５とを有する。
【００１３】
入力部１１は、各種情報を制御部１５に入力する。例えば、入力部１１は、ユーザから、後述の検出処理を実行するための指示を受け付けて、受け付けた指示を制御部１５に入力する。また、入力部１１は、音声データを制御部１５に入力する。ここで、音声データとは、発話者が発話した内容を示す音声のデータである。入力部１１のデバイスの一例としては、発話者の音声データを制御部１５に入力するためのマイクロフォンや、ユーザの操作を受け付けるマウスやキーボードなどのデバイスなどが挙げられる。
【００１４】
出力部１２は、各種の情報を出力する。例えば、出力部１２は、後述の決定部１５ｄにより決定されたパラメータの種類および値を表示する。出力部１２のデバイスの一例としては、液晶ディスプレイなどが挙げられる。
【００１５】
通信部１３は、各装置間の通信を行うためのインターフェースである。例えば、通信部１３は、図示しないサーバに接続される。かかるサーバの一例としては、後述の決定部１５ｄにより決定されたパラメータの種類および値を受信すると、受信したパラメータを用いて、後述の検出部１５ｅによる処理と同様の処理を行って、発話者の心理状態を検出するサーバが挙げられる。また、通信部１３は、制御部１５から、パラメータの種類および値を受信すると、受信したパラメータをサーバへ送信する。
【００１６】
記憶部１４は、各種情報を記憶する。例えば、記憶部１４は、比較用特徴量１４ａを記憶する。比較用特徴量１４ａは、後述する検出部１５ｅにおいて、後述するバネ定数のパラメータｋ１、ｋｃとの比較に用いられる特徴量である。例えば、比較用特徴量１４ａには、声帯の上側部分および下側部分の振動状態を表すモデルである「声帯の２質量モデル」におけるパラメータを採用することができる。ここで、「声帯の２質量モデル」については、公知のモデルである。例えば、「声帯の２質量モデル」については、「K.Ishizaka,  J.L.  Flanagan.  “Synthesis  of  voiced  sounds  from  a  two-mass  model  of  the  vocal  cords”,  Bell.Syst.Tech.Journal,  Vol.  51,  pp.  1233-1268,  1972.」に記載されている。図２Ａおよび図２Ｂは、声帯の２質量モデルの一例を示す図である。図２Ａおよび図２Ｂの例は、次の式（１）、式（２）および式（３）によって定められる声帯の振動状態を示すモデルの一例を示す。
【数１】
2013183755.tif 000003
【数２】
2013183755.tif 000004
【数３】
2013183755.tif 000005
ここで、ｍ１、ｍ２のそれぞれは、声帯の根元部分、声帯の先端部分の質量を示すパラメータである。また、ｋ１、ｋ２、ｋｃのそれぞれは、声帯の根元部分、声帯の先端部分、声帯全体をバネとみなした場合のバネ定数を示すパラメータである。また、ｒ１、ｒ２のそれぞれは、声帯の根元部分、声帯の先端部分の粘性係数を示すパラメータである。また、ｘ１、ｘ２のそれぞれは、声帯の根元部分、声帯の先端部分をバネとみなした場合の平衡点からのずれ量を示すパラメータである。また、ｓ１、ｓ２のそれぞれは、声帯の根元部分、声帯の先端部分をバネとみなした場合に、平衡点からｘ１、ｘ２だけ伸びたまたは縮んだ場合のバネの力を示すパラメータである。
【００１７】
ストレスを受けていない状態である日常状態におけるバネ定数のパラメータｋ１、ｋｃの値の範囲を「声帯の２質量モデル」を用いて算出し、算出したバネ定数のパラメータｋ１、ｋｃの値の範囲を比較量特徴量１４ａとして採用することができる。
【００１８】
記憶部１４は、例えば、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置である。なお、記憶部１４は、上記の種類の記憶装置に限定されるものではなく、ＲＡＭ（Random  Access  Memory)、ＲＯＭ（Read  Only  Memory)であってもよい。
【００１９】
制御部１５は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。図１に示すように、制御部１５は、取得部１５ａと、第一の算出部１５ｂと、第二の算出部１５ｃと、決定部１５ｄと、検出部１５ｅとを有する。
【００２０】
取得部１５ａは、発話者の音声データを取得する。例えば、取得部１５ａは、入力部１１から音声データが入力された場合には、入力された音声データを取得する。なお、予め録音された音声データが記憶部１４に記憶されている場合には、記憶部１４に記憶された音声データを取得することもできる。図３は、実施例に係る検出装置が実行する処理の一例を説明するための図である。
【００２１】
第一の算出部１５ｂは、取得部１５ａにより取得された音声データから、音声の基本周波数Ｆ０、音声の高域周波数成分を示すスペクトルについての平坦性を評価可能な指標（ＳＦＭ；Spectral  Flatness  Measure）を算出する。例えば、第一の算出部１５ｂは、音声データの音声区間を１フレーム（例えば６４ｍｓｅｃ）ごとに線形予測分析（ＬＰＣ）を行い、予測残差波形を抽出する。そして、第一の算出部１５ｂは、音声の基本周波数Ｆ０を特定することで、基本周波数Ｆ０を算出する。また、第一の算出部１５ｂは、公知の技術、例えば、特開２０１１−２４２７５５号公報に記載されている技術を用いて、指標ＳＦＭを算出する。このように、第一の算出部１５ｂは、フレームごとに、基本周波数Ｆ０および指標ＳＦＭを算出する。
【００２２】
図３は、実施例に係る検出装置が実行する処理の一例として、音声１フレーム分の処理を説明するための図である。図３の例に示すように、第一の算出部１５ｂは、取得部１５ａにより取得された音声データの音声区間を１フレームごとに線形予測分析を行い、予測残差波形を抽出する。そして、第一の算出部１５ｂは、基本周波数Ｆ０、指標ＳＦＭを特徴量として算出する。
【００２３】
第二の算出部１５ｃは、ｋ１、ｋｃなどの各種パラメータを用いた「声帯の２質量モデル」を用いて、音声の基本周波数Ｆ０´、音声の高域周波数成分を示すスペクトルについての平坦性を評価可能な指標（ＳＦＭ´）を算出する。例えば、第二の算出部１５ｃは、ｋ１、ｋｃなどの各種パラメータを用いた「声帯の２質量モデル」により、声帯振動をシミュレーションする。そして、第二の算出部１５ｃは、シミュレーションの結果得られた声帯振動である声門流の１フレーム（例えば６４ｍｓｅｃ）を抽出する。そして、第二の算出部１５ｃは、音声の基本周波数を特定することで、基本周波数Ｆ０´を算出する。また、第二の算出部１５ｃは、公知の技術、例えば、第一の算出部１５ｂにより行われる処理と同様に、特開２０１１−２４２７５５号公報に記載されている技術を用いて、指標ＳＦＭ´を算出する。
【００２４】
図３の例では、第二の算出部１５ｃは、「声帯の２質量モデル」により、声帯振動をシミュレーションし、基本周波数Ｆ０´および指標ＳＦＭ´を特徴量として算出する。
【００２５】
決定部１５ｄは、算出された特徴量Ｆ０´およびＳＦＭ´と、算出された特徴量Ｆ０およびＳＦＭとの差分の大きさが最小となる場合の特徴量Ｆ０´およびＳＦＭ´の組について、次のような処理を行う。すなわち、決定部１５ｄは、かかる場合の特徴量Ｆ０´およびＳＦＭ´の組を算出したときに用いられたパラメータｋ１、ｋｃの値を決定する。決定部１５ｄは、この処理をフレームごとに行って、フレームごとにパラメータｋ１、ｋｃの値を決定する。
【００２６】
例えば、決定部１５ｄは、あるフレームについて、第一の算出部１５ｂにより算出された特徴量Ｆ０およびＳＦＭと、第二の算出部１５ｃにより算出された特徴量Ｆ０´およびＳＦＭ´を用いて、次の式（４）が示す評価値ｃの値を算出する。
ｃ＝α（Ｆ０−Ｆ０´）２＋β（ＳＦＭ−ＳＦＭ´）２・・・式（４）
ただし、α、βは、「（Ｆ０−Ｆ０´）２」、「（ＳＦＭ−ＳＦＭ´）２」の項に対して重み付けを行うための定数である。
【００２７】
そして、決定部１５ｄは、パラメータｋ１、ｋｃの値の複数の組み合わせに対して算出した複数の評価値ｃのうち、最も値が小さい評価値ｃを特定し、特定した評価値ｃの場合における特徴量Ｆ０´およびＳＦＭ´の組を特定する。続いて、決定部１５ｄは、特定した特徴量Ｆ０´およびＳＦＭ´の組を算出した場合のパラメータｋ１、ｋｃの値を特定することで、パラメータｋ１、ｋｃの値を決定する。続いて、決定部１５ｄは、パラメータｋ１、ｋｃの種類および決定したパラメータｋ１、ｋｃの値を通信部１３に送信する。これにより図示しないサーバにパラメータｋ１、ｋｃの種類および値が送信される。決定部１５ｄは、この処理をフレームごとに行って、フレームごとにパラメータｋ１、ｋｃの値を決定し、通信部１３に送信する。
【００２８】
図３の例では、決定部１５ｄは、あるフレームについて、第一の算出部１５ｂにより算出された特徴量Ｆ０およびＳＦＭと、第二の算出部１５ｃにより算出された特徴量Ｆ０´およびＳＦＭ´を用いて、上記の式（４）が示す評価値ｃの値を算出する。そして、決定部１５ｄは、パラメータｋ１、ｋｃの値の複数の組み合わせに対して算出した複数の評価値ｃのうち、最も値が小さい評価値ｃの場合における特徴量Ｆ０´およびＳＦＭ´の組を特定する。続いて、決定部１５ｄは、特定した特徴量Ｆ０´およびＳＦＭ´の組を算出した場合のパラメータｋ１、ｋｃの値を特定し、送信する。このようにして、決定部１５ｄは、フレームごとに、特徴量Ｆ０およびＳＦＭと、特徴量Ｆ０´およびＳＦＭ´の複数の組のそれぞれとの誤差を評価して、最適なパラメータｋ１、ｋｃの値を決定し、通信部１３に送信する。パラメータｋ１、ｋｃの値を更新しながら、最適な値を探索する方法としては、公地の技術であるNelder-Meadシンプレックス法（J.  A.  Nelder,  and  R.  Mead,  "A  Simplex  Method  for  Function  Minimization,"  Computer  Journal,  Vol.  7,  pp.  308-313,  1965）などを利用できる。
【００２９】
図４Ａは、時系列に沿って、第一の算出部により算出された特徴量Ｆ０の一例を示した図である。図４Ｂは、時系列に沿って、決定部により特定された特徴量Ｆ０´の一例を示した図である。図４Ａおよび図４Ｂに示す図から、図４Ａに示す特徴量Ｆ０と、図４Ｂに示す特徴量Ｆ０´とがほぼ同一となることが把握できる。また、図５Ａは、時系列に沿って、第一の算出部により算出された特徴量ＳＦＭの一例を示した図である。図５Ｂは、時系列に沿って、決定部により特定された特徴量ＳＦＭ´の一例を示した図である。図５Ａおよび図５Ｂに示す図から、図５Ａに示す特徴量ＳＦＭと、図５Ｂに示す特徴量ＳＦＭ´とがほぼ同一となることが把握できる。
【００３０】
検出部１５ｅは、決定部１５ｄにより決定されたパラメータｋ１、ｋｃを用いて発話者の心理状態を検出する。例えば、検出部１５ｅは、まず、記憶部１４に記憶された比較用特徴量１４ａを取得する。続いて、検出部１５ｅは、比較用特徴量１４ａが示すストレスを受けていない状態である日常状態におけるバネ定数のパラメータｋ１の値の範囲内に、決定部１５ｄにより決定されたパラメータｋ１が含まれるか否かを判定する。日常状態におけるバネ定数のパラメータｋ１の値の範囲内に、決定部１５ｄにより決定されたパラメータｋ１が含まれない場合には、検出部１５ｅは、発話者の状態はストレス状態などの非日常状態であることを検出する。
【００３１】
一方、日常状態におけるバネ定数のパラメータｋ１の値の範囲内に、決定部１５ｄにより決定されたパラメータｋ１が含まれる場合には、検出部１５ｅは、次のような処理を行う。すなわち、検出部１５ｅは、比較用特徴量１４ａが示す日常状態におけるバネ定数のパラメータｋｃの値の範囲内に、決定部１５ｄにより決定されたパラメータｋｃが含まれるか否かを判定する。日常状態におけるバネ定数のパラメータｋｃの値の範囲内に、決定部１５ｄにより決定されたパラメータｋｃが含まれない場合には、検出部１５ｅは、発話者の状態はストレス状態などの非日常状態であることを検出する。一方、日常状態におけるバネ定数のパラメータｋｃの値の範囲内に、決定部１５ｄにより決定されたパラメータｋｃが含まれる場合には、検出部１５ｅは、発話者の状態は日常状態であることを検出する。なお、決定部１５ｄは、フレームごとに発話者の心理状態などの状態を検出することができる。また、決定部１５ｄは、複数のフレームにおいて決定部１５ｄにより決定されたパラメータｋ１、ｋｃの平均値と、比較用特徴量１４ａが示すパラメータｋ１、ｋｃの値の範囲とを比較して発話者の状態を検出することもできる。
【００３２】
図６は、従来の技術による心理状態の検出結果と、実施例に係る検出装置による心理状態の検出結果との一例を示す図である。図６の例では、「Ｓｐｅａｋｅｒ１」〜「Ｓｐｅａｋｅｒ４」の４人の男性が発話者である場合の検出結果を示す。図６の例が示す検出結果は、次のことを示す。すなわち、基本周波数Ｆ０、および、指標ＳＦＭを用いて発話者の心理状態を検出する場合に比べて、特徴量ｋ１、ｋｃを用いて発話者の心理状態を検出する場合の方が検出率が高いことを示す。
【００３３】
なお、実験によれば、日常状態では、パラメータｋ１は、小さい値となり、パラメータｋｃは、大きい値となる。また、非日常状態では、パラメータｋ１は、男性では大きく、女性では小さい値となり、パラメータｋｃは、男女ともに小さい値となる。
【００３４】
このように、検出装置１０は、心理状態との関係が強く、声帯を動かす筋肉の張力に関係し、声帯の振動に影響を与えるバネ定数のパラメータｋ１、ｋｃを、発話者の心理状態を検出する際に用いる。すなわち、検出装置１０は、発話者の心理状態との関係が弱い声道の影響が抑制された特徴量ｋ１、ｋｃを用いて心理状態を検出する。したがって、検出装置１０によれば、心理状態の検出結果の精度の低下を抑制することができる。
【００３５】
制御部１５は、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などの集積回路またはＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）などの電子回路である。
【００３６】
［処理の流れ］
次に、本実施例に係る検出装置１０の処理の流れについて説明する。図７は、実施例に係る検出処理の手順を示すフローチャートである。検出処理は、例えば、入力部１１から、検出処理を実行するための指示を制御部１５が受け付けたタイミングで実行される。
【００３７】
図７に示すように、取得部１５ａは、発話者の音声データを取得する（Ｓ１０１）。続いて、第一の算出部１５ｂは、音声データから1フレーム取得し（Ｓ１０２）、ＬＰＣ残差波形を抽出する（Ｓ１０３）。そして、第一の算出部１５ｂは、基本周波数Ｆ０および指標ＳＦＭを算出する（Ｓ１０４）。
【００３８】
続いて、第二の算出部１５ｃは、ｋ１、ｋｃなどの各種パラメータを用いた「声帯の２質量モデル」により、声帯振動をシミュレーションする（Ｓ１０５）。そして、第二の算出部１５ｃは、合成された声門流から特徴量として、音声の基本周波数Ｆ０´、および、指標ＳＦＭ´を算出する（Ｓ１０６）。その後、第二の算出部１５ｃは、特徴量Ｆ０およびＳＦＭと、特徴量Ｆ０´およびＳＦＭ´を用いて、式（４）が示す誤差評価値ｃの値を算出する（Ｓ１０７）。
【００３９】
決定部１５ｄは、評価値ｃが最小であるかを調べ（Ｓ１０８）、そうでない場合（Ｓ１０８否定）には、識別用特徴量として用いる２質量モデルのパラメータｋ１、ｋｃの値を更新する（Ｓ１０９）。評価値ｃが最小である場合（Ｓ１０８肯定）、特定した特徴量Ｆ０´およびＳＦＭ´の組を算出した場合のパラメータｋ１、ｋｃの値を特定することで、パラメータｋ１、ｋｃの値を決定し、出力する（Ｓ１１０）。このように、パラメータｋ１、ｋｃの値を更新しながら、最適な値を探索する方法としては、公知の技術であるNelder-Meadシンプレックス法などを利用することが可能である。
【００４０】
そして、決定部１５ｄは、音声データの中に未処理の次のフレームがあるか否かを判定する（Ｓ１１１）。未処理の次のフレームがある場合（Ｓ１１１肯定）には、未処理の次のフレームを処理対象のフレームとして、Ｓ１０２に戻り、再び、上述した処理を行う。
【００４１】
一方、未処理の次のフレームがない場合（Ｓ１１１否定）には、検出部１５ｅは、決定部１５ｄにより決定された入力音声全体に対する識別用特徴量パラメータｋ１、ｋｃの分布を用いて発話者の心理状態を検出する（Ｓ１１２）。具体的には一般的な判別分析手法や識別学習が利用できる。そして、処理を終了する。
【００４２】
上述してきたように、実施例に係る検出装置１０は、心理状態との関係が強く、声帯を動かす筋肉の張力に関係し、声帯の振動に影響を与えるバネ定数のパラメータｋ１、ｋｃを、発話者の心理状態を検出する際に用いる。すなわち、検出装置１０は、発話者の心理状態との関係が弱い声道の影響が抑制された特徴量ｋ１、ｋｃを用いて心理状態を検出する。したがって、検出装置１０によれば、心理状態の検出結果の精度の低下を抑制することができる。
【００４３】
さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。
【００４４】
例えば、上記の実施例では、発話者の状態を検出する際に、バネ定数のパラメータｋ１、ｋｃを用いる場合について説明したが、開示の装置は、これに限定されない。例えば、開示の装置は、発話者の状態を検出する際に、バネ定数のパラメータｋ１、ｋｃに加え、声門下圧のパラメータＰｓを用いるようにしてもよい。ここで、声門下圧とは、声帯下の気管での空気圧を指す。また、パラメータＰｓは、上記の式（１）、式（２）において、Ｆ１、Ｆ２に関係するパラメータである。なお、実験によれば、日常状態では、パラメータＰｓは、大きい値となり、非日常状態では、パラメータＰｓは、とても小さい値となる。この場合、開示の装置における比較用特徴量１４ａには、上述したパラメータｋ１、ｋｃの値の範囲に加え、声門加圧についても同様の値の範囲が含まれる。すなわち、ストレスを受けていない状態である日常状態における声門下圧のパラメータＰｓの値の範囲を「声帯の２質量モデル」を用いて算出し、算出した声門下圧のパラメータＰｓの値の範囲を比較量特徴量１４ａとして採用する。
【００４５】
そして、第一の算出部１５ｂは、基本周波数Ｆ０および指標ＳＦＭを算出する。また、第二の算出部１５ｃは、ｋ１、ｋｃ、Ｐｓの各種パラメータの値を変更して、フレームごとに、音声の基本周波数Ｆ０´、および、指標ＳＦＭ´を算出する。
【００４６】
また、決定部１５ｄは、特徴量Ｆ０およびＳＦＭと、特徴量Ｆ０´およびＳＦＭ´を用いて、上記の式（４）が示す評価値ｃの値を算出する。
【００４７】
そして、決定部１５ｄは、ｋ１、ｋｃ、Ｐｓの各種パラメータの複数の値に対して算出したそれぞれの評価値ｃのうち、最も値が小さい評価値ｃを特定し、特定した評価値ｃの場合における特徴量Ｆ０´およびＳＦＭ´の組を特定し、次のような処理を行う。すなわち、決定部１５ｄは、特定した特徴量Ｆ０´およびＳＦＭ´の組を算出した場合のパラメータｋ１、ｋｃ、Ｐｓの値を特定することで、パラメータｋ１、ｋｃ、Ｐｓの値を決定する。続いて、決定部１５ｄは、パラメータｋ１、ｋｃ、Ｐｓの種類および決定したパラメータｋ１、ｋｃ、Ｐｓの値を通信部１３に送信する。その後、検出部１５ｅは、決定部１５ｄにより決定されたパラメータｋ１、ｋｃ、Ｐｓを用いて、パラメータｋ１、ｋｃを用いる場合と同様の方法で発話者の心理状態を検出する。
【００４８】
図８は、従来の技術による心理状態の検出結果と、実施例および実施例の変形例に係る各検出装置による心理状態の検出結果との一例を示す図である。図８の例では、３人の男性および３人の女性が発話者である場合の検出結果を示す。図８の例が示す検出結果は、次のことを示す。すなわち、基本周波数Ｆ０、および、指標ＳＦＭを用いて発話者の心理状態を検出する場合や、特徴量ｋ１、ｋｃを用いて発話者の心理状態を検出する場合と比べて、特徴量ｋ１、ｋｃ、Ｐｓを用いて発話者の心理状態を検出する場合の方が、検出率が高いことを示す。
【００４９】
このように、変形例における検出装置は、心理状態との関係が強く、声帯を動かす筋肉の張力に関係し、声帯の振動に影響を与えるパラメータｋ１、ｋｃ、Ｐｓを、発話者の心理状態を検出する際に用いる。すなわち、検出装置は、発話者の心理状態との関係が弱い声道の影響が抑制された特徴量ｋ１、ｋｃ、Ｐｓを用いて心理状態を検出する。したがって、検出装置によれば、心理状態の検出結果の精度の低下を抑制することができる。
【００５０】
また、実施例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともできる。また、本実施例において説明した各処理のうち、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。
【００５１】
また、各種の負荷や使用状況などに応じて、各実施例において説明した各処理の各ステップでの処理を任意に細かくわけたり、あるいはまとめたりすることができる。また、ステップを省略することもできる。
【００５２】
また、各種の負荷や使用状況などに応じて、各実施例において説明した各処理の各ステップでの処理の順番を変更できる。
【００５３】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的状態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【００５４】
［検出プログラム］
また、上記の実施例で説明した検出装置１０の各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することもできる。そこで、以下では、図９を用いて、上記の実施例で説明した検出装置１０と同様の機能を有する検出プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図９は、検出プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【００５５】
図９に示すように、コンピュータ３００は、ＣＰＵ３１０、ＲＯＭ３２０、ＨＤＤ３３０、ＲＡＭ３４０を有する。
【００５６】
ＲＯＭ３２０には、ＯＳなどの基本プログラムが記憶されている。また、ＨＤＤ３３０には、上記の実施例で示す取得部１５ａと、第一の算出部１５ｂと、第二の算出部１５ｃと、決定部１５ｄと、検出部１５ｅと同様の機能を発揮する検出プログラム３３０ａが予め記憶される。なお、検出プログラム３３０ａについては、適宜分離しても良い。また、ＨＤＤ３３０には、比較用特徴量が設けられる。この比較用特徴量は、上述した比較用特徴量１４ａに対応する。
【００５７】
そして、ＣＰＵ３１０が、検出プログラム３３０ａをＨＤＤ３３０から読み出して実行する。
【００５８】
そして、ＣＰＵ３１０は、比較用特徴量を読み出してＲＡＭ３４０に格納する。さらに、ＣＰＵ３１０は、ＲＡＭ３４０に格納された比較用特徴量を用いて、検出プログラム３３０ａを実行する。なお、ＲＡＭ３４０に格納される各データは、常に全てのデータがＲＡＭ３３０に格納されなくともよい。処理に用いられるデータがＲＡＭ３４０に格納されれば良い。
【００５９】
なお、上記した検出プログラム３３０ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ３３０に記憶させておく必要はない。
【００６０】
例えば、コンピュータ３００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」にプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。  
【００６１】
さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ３００に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などにプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００６２】
１０      検出装置
１４      記憶部
１４ａ    比較用特徴量
１５      制御部
１５ａ    取得部
１５ｂ    第一の算出部
１５ｃ    第二の算出部
１５ｄ    決定部
１５ｅ    検出部
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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